データサイエンティスト、事業会社の転職求人

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当社は、福岡エリアの金融機関向けにITコンサルティングおよびAI活用支援をより強化すべく、2025年7月に福岡オフィスを開設いたしました。

【職務概要】
本ポジションでは、シニアデータサイエンティストと連携し、金融業界の多様な現場でデータ分析・モデル構築・運用設計（MLOps）など技術面の支援を担当いただきます。
AIコンサルタントと協働しながら、分析ニーズの整理や技術的提案の支援にも関与。実務を通じて得た知見を活かし、自社の中核技術やソリューションの創出にも貢献していただきます

【プロジェクト体制】
2名〜6名程度でチーミング

【具体的な業務内容】
・金融機関向けのデータ分析プロジェクトにおける技術支援（シニアDSと協働）
・テーブルデータを中心とした機械学習モデルの設計・構築・評価
・Pythonによるデータ処理、特徴量エンジニアリング、評価指標設計
・本番運用を見据えたモデル設計・実装（MLOps観点を含む）
・AIコンサルタントと連携し、技術的観点から分析ニーズや課題の整理・提案支援
・自社の再利用可能な分析パターン・モデル群の設計・蓄積

【プロジェクト事例】
・銀行における市場分析モデルの開発・運用支援
・銀行におけるAutoMLツールの評価・導入に向けた技術検証
・金融事務の効率化を目的とした生成AIの業務適用支援（自社プロダクトを活用）
・金融機関における機械学習モデル開発に向けたデータ前処理・分析支援
・データ分析基盤構想におけるモデル実装・評価フローの設計・技術検討
・金融グループ横断でのデータ活用に向けたモデリング実証（PoC）支援制ラウンジでシアター投影等）

当社は、福岡エリアの金融機関向けにITコンサルティングおよびAI活用支援をより強化すべく、2025年7月に福岡オフィスを開設いたしました。

【職務概要】
本ポジションでは、プロジェクトマネージャーとしてデータ分析・AI活用案件をリードし、金融業界の多様な顧客に対してデータサイエンスを起点とした価値提供を担っていただきます。
ジュニア ミドルクラスのデータサイエンティストとチームを組みながら、分析戦略の設計・提案から、モデル構築、実装、運用設計（MLOps）までを一貫して主導。さらに、実務を通じて得た知見や技術資産を基に、当社独自の技術パッケージや自社プロダクトの創出にも関わっていただきます。
金融業界の幅広い業種・領域に触れながら、分析×ビジネスを結ぶ上流工程から現場実装までを横断的に担えるポジションです。

【プロジェクト体制】
2名〜6名程度でチーミング

【具体的な業務内容】
・金融機関向けのデータ分析・AIプロジェクトにおける技術リードおよびプロジェクトマネジメント
・テーブルデータを中心とした機械学習モデルの設計・構築・評価の全体統括
・Pythonを用いたデータ処理、特徴量エンジニアリング、評価設計の高度化・標準化
・本番運用を見据えたMLOps設計、モデルの継続的改善と運用支援
・AIコンサルタントや顧客と連携した、分析方針の策定・技術提案・要件定義
・ジュニア・ミドル層のデータサイエンティストへの技術的支援・コードレビュー・育成
・社内外で再利用可能な分析パターン・技術資産・プロダクトの企画・設計・蓄積

【プロジェクト事例】
・銀行における市場分析モデルの開発・運用支援
・銀行におけるAutoMLツールの評価・導入に向けた技術検証
・金融事務の効率化を目的とした生成AIの業務適用支援（自社プロダクトを活用）
・金融機関における機械学習モデル開発に向けたデータ前処理・分析支援
・データ分析基盤構想におけるモデル実装・評価フローの設計・技術検討
・金融グループ横断でのデータ活用に向けたモデリング実証（PoC）支援

＜職務概要＞
本ポジションでは、シニアデータサイエンティストと連携し、金融業界の多様な現場でデータ分析・モデル構築・運用設計（MLOps）など技術面の支援を担当いただきます。
AIコンサルタントと協働しながら、分析ニーズの整理や技術的提案の支援にも関与。実務を通じて得た知見を活かし、自社の中核技術やソリューションの創出にも貢献していただきます。

＜プロジェクト体制＞
2名〜6名程度でチーミング

＜具体的な業務内容＞
・金融機関向けのデータ分析プロジェクトにおける技術支援（シニアDSと協働）
・テーブルデータを中心とした機械学習モデルの設計・構築・評価
・Pythonによるデータ処理、特徴量エンジニアリング、評価指標設計
・本番運用を見据えたモデル設計・実装（MLOps観点を含む）
・AIコンサルタントと連携し、技術観点から分析ニーズや課題の整理・提案支援
・自社の再利用可能な分析パターン・モデル群の設計・蓄積

＜プロジェクト事例＞
・銀行における市場分析モデルの開発・運用支援
・銀行におけるAutoMLツールの評価・導入に向けた技術検証
・金融事務の効率化を目的とした生成AIの業務適用支援（自社プロダクトを活用）
・金融機関における機械学習モデル開発に向けたデータ前処理・分析支援
・データ分析基盤構想におけるモデル実装・評価フローの設計・技術検討
・金融グループ横断でのデータ活用に向けたモデリング実証（PoC）支援

＜職務概要＞
本ポジションは、個々の分析、コンサルティング案件に参画いただき、様々なデータサイエンスによるご支援をシニアレベルのLLMサイエンティストと共にお客様にご提供しながら、当社としてのコアとなる技術の種を作っていく仕事となります。
金融業界の様々な業種・場面におけるデータ活用に触れることができ、ビジネス観点からの企画や提案から、モデル構築、本番適用・運用設計、MLOpsに至るまで様々なデータ活用に関するご支援に携わっていただくことができます。

＜プロジェクト体制＞
2名〜6名程度でチーミング

＜具体的な業務内容＞
・LLMのプロンプト設計、パラメータ調整、API連携方針に基づく業務アプリ開発を実行
・生成AI／RAG／エージェント開発を通じた業務効率化・PoC支援
・AIコンサルタント（データ戦略担当）やデータエンジニアと連携し、設計方針に基づく実装・検証を担当
・自社プロダクトへのLLM適用および機能改善を推進
・上位職（シニア／マネージャー）のもとで、成果物の品質向上や技術検証を主体的に遂行

＜プロジェクト事例＞
・銀行様におけるローカルLLMを活用した業務効率化支援
・銀行様におけるAIガードレールに関する技術検証支援
・生成AI等を活用した金融事務の効率化、ビジネスプロセス変革（当社プロダクトを活用）
・生成AI等を活用したレガシーシステムマイグレーション支援（当社プロダクトを活用 ）

＜職務概要＞
本ポジションでは、個々の分析、コンサルティング案件にプロジェクトマネージャーとして参画いただき、様々なデータサイエンスによるご支援を主導し、ジュニア ミドルレベルのデータサイエンティストと共にお客様に価値をご提供しながら、当社としてのコアとなる技術パッケージやプロダクトを作っていく仕事となります。
金融業界の様々な業種・場面におけるデータ活用に触れることができ、ビジネス観点からの企画や提案から、モデル構築、本番適用・運用設計、LLMOpsに至るまで様々なデータ活用に関するご支援、パッケージ・プロダクト開発に携わっていただくことができます。

＜プロジェクト体制＞
2名〜6名程度でチーミング

＜具体的な業務内容＞
・LLMのプロンプト設計、パラメータ設計、API連携方針の策定および業務アプリ実装の推進
・生成AI／RAG／エージェント実装を中心とした技術リードおよびデリバリー統括
・AIコンサルタント（データ戦略担当）やデータエンジニアと連携し、要件定義〜設計・実装を推進
・自社プロダクトへのLLM適用拡張および顧客導入をリード
・メンバーの技術レビュー・育成を通じ、プロジェクト全体の品質を管理

＜プロジェクト事例＞
・銀行様におけるローカルLLMを活用した業務効率化支援
・銀行様におけるAIガードレールに関する技術検証支援
・生成AI等を活用した金融事務の効率化、ビジネスプロセス変革（当社プロダクトを活用）
・生成AI等を活用したレガシーシステムマイグレーション支援（当社プロダクトを活用 ）

事業概要: 当社のデジタル戦略支援事業部は、デジタル技術とデータを活用して、お客様と一緒に新しい価値を創造することを行います。サイエンス力とエンジニアリング力の両方を合わせ持つ組織で、社会で利用できるAI・DXシステム実装を支援しています。また、産官学連携プロジェクトも実施し、先端的なテクノロジーを社会に還元する取り組みを実施しています。
当ポジションは、お客様のITに関する経営課題や事業課題に向けたあらゆる支援を行います。

業務内容:
1. データ利活用施策や新規サービス企画の提案
2. 顧客保有データの分析実施
3. データを活用したサービスの技術検証、システム化支援
4. 研究開発: 弊社保有技術の先鋭化・差別化、対外発表

当社の強み・魅力:
●高い技術力を持つ会社であり、事業会社を中心に厚い信頼を獲得しております。
●顧客の内製化支援を最終ゴールとし、質の高いコンサルティングと教育サービスを提供しています。
●働きやすい環境: 社員のほとんどがリモートワークを実施しており、居住地に関係なく就業が可能です。平均残業時間は短く、ライフワークバランスを両立できる環境です。子育て、介護している社員も在籍しており、仕事がしやすい環境です。
●技術者ファーストな企業風土: フラットな組織であり、社員に上下関係はなく、入社直後から1人のエンジニアとして自由な働き方ができます。コンサルタント、エキスパート、マネージメントの3つのキャリアを自分で選択できます。また、どのキャリアを選んだとしても給与体系に差異はなく、例えばマネージメントにならないと給与が上がらないといったことはありません。
●技術者としての圧倒的な成長スピード: 技術を磨いてきたベテランコンサルタント・エンジニア・サイエンティストが多数在籍しており、案件を通して技術のスキルトランスファーをします。様々な案件を短サイクルで実施し、常に先端的な取り組みができる環境です。

事業部の風土: 事業部メンバー構成としては、活気のある事業部となっています。また多様な人材で構成されています。

クレジットカードデータをはじめとする複数のビッグデータを用いて官公庁や地方自治体の課題解決をするチームにジョインしていただきます。
具体的には、オルタナティブデータを活用して経済動向の把握や観光・消費分析を主導いただきます。

【具体的な業務内容】
課題に応じたデータ分析を行い、データドリブンな意思決定をサポート
クライアントや社内のステークホルダーと連携し、課題解決に向けたインサイトを提供
複雑なデータセットを活用して、分析から施策提案まで幅広い業務を推進

●ポジションの魅力
・クレジットカードデータやPOSデータなどのオルタナティブデータを活用し、企業や自治体の意思決定を支援
　実データに基づく分析を通じて、社会課題の解決に直接貢献できる
・金融、行政、不動産、観光・消費分析など、幅広い業界のデータ活用に関与可能
　特に、官公庁や地方自治体向けの経済分析を通じ、政策決定や地域活性化に貢献できる
・課題設定から分析、施策提案まで一貫して携われるため、データ活用の上流から下流までを経験できる
　単なるデータ分析にとどまらず、ビジネスの意思決定に直結する役割を担える
・急成長フェーズのスタートアップで、自らのアイデアを反映しやすく、大きな裁量を持てる環境

親会社が扱う幅広い産業のデータに興味があるデータサイエンティスト(ジェネラリスト)募集中！
【概要】
顧客課題のヒアリングからソリューションの策定・提案を行い、課題解決のために機械学習や統計モデルを作成し、顧客の情報から価値あるインサイトを提供することが求められます。機械学習や最適化などの専門性の高い方も、コンサルティング・マネジメント経験のあるビジネススキルの高い方も、それぞれご活躍いただけます。また、データサイエンティストの作成したモデルはデータサイエンティストとソフトウェアエンジニアが協力して開発を行い、本番システム / AI SaaS提供まで一気通貫で手掛けます。

【主な業務内容】
・顧客課題のヒアリング
・課題解決に向けたソリューションの策定と提案
・顧客データ分析によるビジネスインサイトの提供
・機械学習モデルの設計、構築、実装、チューニング
・機械学習パイプラインの構築等によるPoCの効率化

【事例】
2019年12月より本格始動し、以下のような案件に取り組んできました。
[需要予測]
・食品流通における需要予測
・自動車産業における部品需要予測
・再生可能エネルギー産業における発電量予測
・金融産業におけるコモディティ価格予測
[数理最適化]
・食品流通における在庫・欠品を最小化する数理最適化
・自動車産業における倉庫在庫の数理最適化
・鉄鋼産業における鉄板の切り出しオペレーション最適化や部材の配送最適化・配送産業における配送効率化のための組合せ最適化
・鉱山産業におけるコスト当たり生産量向上のためのトラック配置最適化
[パーソナライゼーション]
・電力産業におけるサブスクリプションビジネスのチャーン予測
・自動車産業における顧客分析やマーケティング支援
・銀行・金融産業におけるデフォルト予測

親会社の扱うグローバルな幅広い産業分野(産業プラント、物流、エネルギー、リテイル、食品、ヘルスケア、都市開発、モビリティ、電力、化学品、金属資源、etc)に関わることができます。また、開発のみでなく、親会社の担当者と新規事業を企画するところからプロジェクトに入り、主体となってビジネスを創り上げることができます。

PoCのみに留まらず、データサイエンティストの作成したモデルはデータサイエンティストとソフトウェアエンジニアが協力して開発を行い、本番システム / AI SaaS提供まで一気通貫で手掛けます。

また、顧客課題のヒアリングからソリューション策定・提案などのコンサルタント業務を行う場合もあります。機械学習や最適化などの専門性の高い方も、コンサルティング・マネジメント経験のあるビジネススキルの高い方も、それぞれご活躍いただけます。

【利用するフレームワーク・ツール等】
・機械学習 : PyTorch, LightGBM, Optuna 等
・強化学習 : Stable Baselines
・機械学習効率化 : Luigi, Kubeflow Pipelines
・数理最適化 : OR Tools, Gurobi 等
・Google Cloud各種基盤: Google Compute Engine, Google Cloud Storage, BigQuery, Vertex AI 等
・コラボレーションツール: Slack, Github, Confluence 等

親会社が扱う幅広い産業のデータに興味があるデータサイエンティスト(スペシャリスト)募集中！
【概要】
このポジションでは、顧客の課題解決のために、機械学習や統計モデルを活用し、顧客の情報から価値あるインサイトを抽出することが求められます。特に、高度なモデル開発、特徴量エンジニアリング、最適化手法に精通した技術者を歓迎します。Kaggleコンペティションでの実績や、研究レベルの機械学習アルゴリズム開発経験をお持ちの方に最適な環境を提供します。

【主な業務内容】
・機械学習・深層学習モデルの設計、実装、精度評価、精度改善
・大規模データの前処理および特徴量エンジニアリング
・時系列データや非構造化データの解析および予測モデリング
・分析結果をもとにした技術的なレポートの作成
・分析パイプラインの自動化やMLOps環境の整備

【事例】
2019年12月より本格始動し、以下のような案件に取り組んできました。
[需要予測]
・食品流通における需要予測
・自動車産業における部品需要予測
・再生可能エネルギー産業における発電量予測
・金融産業におけるコモディティ価格予測
[数理最適化]
・食品流通における在庫・欠品を最小化する数理最適化
・自動車産業における倉庫在庫の数理最適化
・鉄鋼産業における鉄板の切り出しオペレーション最適化や部材の配送最適化・配送産業における配送効率化のための組合せ最適化
・鉱山産業におけるコスト当たり生産量向上のためのトラック配置最適化
[パーソナライゼーション]
・電力産業におけるサブスクリプションビジネスのチャーン予測
・自動車産業における顧客分析やマーケティング支援
・銀行・金融産業におけるデフォルト予測

親会社の扱うグローバルな幅広い産業分野(産業プラント、物流、エネルギー、リテイル、食品、ヘルスケア、都市開発、モビリティ、電力、化学品、金属資源、etc)に関わることができます。また、開発のみでなく、親会社の担当者と新規事業を企画するところからプロジェクトに入り、主体となってビジネスを創り上げることができます。

PoCのみに留まらず、データサイエンティストの作成したモデルはデータサイエンティストとソフトウェアエンジニアが協力して開発を行い、本番システム / AI SaaS提供まで一気通貫で手掛けます。

また、顧客課題のヒアリングからソリューション策定・提案などのコンサルタント業務を行う場合もあります。機械学習や最適化などの専門性の高い方も、コンサルティング・マネジメント経験のあるビジネススキルの高い方も、それぞれご活躍いただけます。

【利用するフレームワーク・ツール等】
・機械学習 : PyTorch, LightGBM, Optuna 等
・強化学習 : Stable Baselines
・機械学習効率化 : Luigi, Kubeflow Pipelines
・数理最適化 : OR Tools, Gurobi 等
・Google Cloud各種基盤: Google Compute Engine, Google Cloud Storage, BigQuery, Vertex AI 等
・コラボレーションツール: Slack, Github, Confluence 等

配属先は2019年9月に親会社からの出資のもと設立されたテクノロジーカンパニーです。親会社のグループ会社へのサービス提供に加え、グループ外の企業にも展開していけるような新規サービス・プロダクトの開発にも取り組んでいます。

2019年12月より本格始動し、以下のような案件に取り組んできました。
[需要予測]
・食品流通における需要予測
・自動車産業における部品需要予測
・再生可能エネルギー産業における発電量予測
・金融産業におけるコモディティ価格予測
[数理最適化]
・食品流通における在庫・欠品を最小化する数理最適化
・自動車産業における倉庫在庫の数理最適化
・鉄鋼産業における鉄板の切り出しオペレーション最適化や部材の配送最適化
・配送産業における配送効率化のための組合せ最適化
・鉱山産業におけるコスト当たり生産量向上のためのトラック配置最適化
[パーソナライゼーション]
・電力産業におけるサブスクリプションビジネスのチャーン予測
・自動車産業における顧客分析やマーケティング支援
・銀行・金融産業におけるデフォルト予測


親会社の扱うグローバルな幅広い産業分野(産業プラント、物流、エネルギー、リテイル、食品、ヘルスケア、都市開発、モビリティ、電力、化学品、金属資源、etc)に関わることができます。また、開発のみでなく、親会社の担当者と新規事業を企画するところからプロジェクトに入り、主体となってビジネスを創り上げることができます。


【募集ポジション】
データサイエンス部門では、以下の3つのポジションを募集しています。
これまでのご経験やバックグラウンドに合わせ、選考を通じてご経験を活かせそうなポジションを提案させていただきます。
[データサイエンティスト]
・機械学習/数理最適化モデルの構築・データ分析等
[データコンサルタント]
・顧客課題に対するデータサイエンス観点での企業の情報を活用したコンサルティング業務
[数理最適化エンジニア]
・配送計画最適化・発注量最適化などの数理最適化モデルの構築やアルゴリズムの改善、解の可視化ツールなどの開発など


ぜひ一緒に、あらゆる産業のデジタルトランスフォーメーションを通してビジネスを創っていきませんか？

本ポジションは、データ分析を起点として自社サービスの安全性をさらに向上させる「Safety Intelligence」の役割を担います。COO室直下で、データドリブンな安全施策の立案と実行をリードし、プロダクト、オペレーション、渉外など、社内のあらゆるチームと連携しながら、安全性を定量的に可視化し、向上させる役割を担います。

【具体的な業務】
・安全関連データの統合・整備：事故データ、走行データ、ユーザーの利用データなどを収集・整理し、分析可能なデータ基盤を構築・運用する
・ダッシュボードの構築と運用：経営陣や各チームが、安全に関するKPIをリアルタイムで把握できるダッシュボードをBIツールで構築し、継続的に改善する
・データ分析とインサイトの提供：事故の傾向を分析し、原因究明やリスク予測を行う。安全対策の効果を定量的に測定し、改善提案に繋げる
・レポーティングと提言：分析結果をもとに、経営陣や関連部署へのレポーティングを行い、データに基づいた安全戦略やプロダクト改善を提言する

【ポジションの魅力】
・社会的インパクトの大きさ：交通安全という人々の安心に直結する領域で、施策が利用者の行動変容に結びつく実感を持ちながら取り組めます。
・データドリブンな意思決定：全社にデータを重視するカルチャーが根付いており、アウトプットが戦略に直接反映される機会が豊富です。
・経営陣との直接連携：COOを中心とする経営陣と密に連携し、スピーディーな意思決定に関与できます。
・自社ならではの多様なデータ：アプリログ、ライドデータ、車両やポートの時系列データ、IoTを活用した位置情報など、ソフトウェアとハードウェアを自社で保有し、オペレーションも内製しているからこそ触れられる多様なデータがあります。
・前例のない課題解決：マイクロモビリティ市場における交通安全は世界的に見ても正解のない問いであり、試行錯誤を重ねながらゼロから解決策を導き出すやりがいがあります。

AIエージェント時代を切り開くため、顧客の「意思決定プロセス」をデザインするアナリストを募集します。

本ポジションは、意思決定の質を高めるために、論点設計から分析、意思決定プロセスの構築までを自律的にリードするアナリストです。自社が強みとするデータ基盤整備の前後のフェーズで、次のミッションを主導いただきます。
* 事業KPI（LTV・稼働率・獲得率など）の論点整理をリード
* 分析・仮説検証を通じた示唆・判断基準・アクション設計のリード
* 現場で使われるダッシュボード / レポート / 業務フローの設計
* AIエージェントと人が協調する前提での意思決定プロセスの設計・構築
* データ活用文化醸成に向けたワークショップや伴走支援のリード

プロジェクトで得た知見は自社サービスにも還元し、AI時代にふさわしいプロダクト改善にも関与していただきます。

具体的な案件・取り組み事例:
* クライアントX様: 不安定だったデータ基盤を、意思決定に耐える形へ再設計・構築。伴走支援とスキル移転により、経営・現場でデータに基づく判断を内製で回せる状態へ。
* クライアントY様: 分散データを統合し、分析フローを再構築。データ活用が現場で回る状態をつくり、新規リスナー獲得 94% の成果につなげました。

本ポジションで得られる経験・スキル:
* AIエージェント時代の「新しいアナリスト像」を作る経験
* 経営・事業・現場の意思決定プロセスを再設計する経験
* エンジニア（技術）とコンサル（ビジネス）双方の専門家と協働し、価値を出す経験
* プロジェクトで得た示唆を自社プロダクトに還元し、ストック型の価値創出につなげる経験

組織の魅力:
* 組織全体で「AI Ready」なデータ基盤領域に挑戦しており、アナリストの「AI時代の意思決定をつくる」ミッションと直結
* クライアントワークだけでなく、プロダクト事業のエンジニア・PdM・BizDevなど多職種が並列で動く中で、事業と技術をつなぐ役割を担える
* シニア職として、組織の意思決定や仕組みづくりに踏み込める環境
* 高度な専門家が揃っており、常にレベルの高い議論に触れられる

利用技術例:
* DWH: BigQuery / Snowflake / Databricks / Redshift
* BIツール: Tableau / QuickSight / Looker Studio / PowerBI
* AI: Dify / OpenAI / Gemini / Claude
* その他: Slack / Teams / Backlog / Confluence / GitHub

AIエージェント時代に求められる、新しいアナリスト像を身につけたい方を募集します。分析に加えて、顧客の意思決定プロセスにも向き合う役割に挑戦できます。

本ポジションは、アナリストとしての分析実務を軸にしながら、AI時代に求められる意思決定プロセスづくりに段階的に関わっていただくロールです。

* 事業KPI（LTV・稼働率・獲得率など）の把握と課題整理
* SQLやBIツールを用いたデータ分析、仮説検証、示唆の作成
* ダッシュボード / レポートの要件整理や可視化設計
* PM / 上位アナリストと協働しながら、意思決定プロセスの改善に関与
* データ活用文化の定着に向けたワークショップや伴走支援の補佐

プロジェクトで得た知見は自社サービスにも還元し、AIエージェント時代にふさわしいアナリストへステップアップしていける環境です。

● 利用技術例
DWH: BigQuery / Snowflake / Databricks / Redshift
BIツール: Tableau / QuickSight / Looker Studio / PowerBI
AI: Dify / OpenAI / Gemini / Claude
その他: Slack / Teams / Backlog / Confluence / GitHub

● 具体的な案件・取り組み事例
* 【某リゾート様】不安定だったデータ基盤を、意思決定に耐える形へ再設計・構築。伴走支援とスキル移転により、経営・現場でデータに基づく判断を内製で回せる状態へ。
* 【某ラジオ局様】分散データを統合し、分析フローを再構築。データ活用が現場で回る状態をつくり、新規リスナー獲得 94% の成果につなげました。

● 本ポジションで得られる経験・スキル
* AIエージェント時代に求められる、次世代アナリストとしての基礎スキルを習得できる
* 事業課題の理解からデータ分析、示唆の言語化まで、一連のプロセスを経験できる
* PM・シニアアナリストと協働しながら、意思決定プロセス設計の上流に段階的に関与できる
* SQL・BIなどの実務技術に加え、AI/LLMを活用した分析効率化にも触れられる
* プロジェクトで得た知見を、プロダクト（自社サービス）に還元する経験（クライアントワークとプロダクト双方に関わる、独自性の高いキャリア形成が可能）

● 組織の魅力
* 自社全体で「AI Ready」なデータ基盤づくりに取り組んでおり、そうした環境の中でAIと協調する次世代アナリストとして成長できる
* 自社サービスとクライアントワークが並走する組織のため、分析だけでなく、データ基盤・AI活用の知見も自然と広がる
* エンジニア、PM、シニアアナリストなど、専門性の高いメンバーと協働できる
* 勉強会などの学習環境が充実しており、部署横断で知見を共有する文化がある
* 資格取得支援により、AI・データ領域で市場価値を高めやすい

データサイエンティストとして、データ処理、キュレーション、キャプションを含むデータ関連の業務に従事します。研究者やエンジニアと協力し、大規模な基盤モデルの学習を支える効率的なデータ基盤およびコードベースの開発を推進していただきます。

【ポジションの魅力】
- 大規模マルチモーダル生成モデルの学習と開発プロジェクトに携わることができます。
- 研究成果を実世界のアプリケーションに適用し、ビジネスに測定可能なインパクトをもたらすことができます。
- 拠点の多様かつ国際色豊かなチームで連携して研究開発ができます。
- 国内最大の計算リソースを使った研究開発ができます。

本ポジションでは、マーケティングや事業戦略の意思決定に資するデータ活用支援を一気通貫で提供しています。単なる分析業務にとどまらず、「課題理解」から「分析設計」、「技術的実行（モデリング・コーディング）」、「レポーティング・示唆提言」といった一連のプロセスをビジネス起点でリードいただきます。入社後はプロジェクトマネージャー（PM）として、データ活用・分析プロジェクトの推進を担っていただきます。分析実務は社内データサイエンティストや外部パートナーと連携しながら、案件全体の設計・推進を行います。業務内容詳細:
- プロジェクトマネジメント
- 複数のプロジェクトのPMとして、進行管理、チームマネジメント、クライアント折衝を担う
- 分析課題の整理、仮説構築、分析設計、KPI設計
- 分析業務
- 課題に応じた各種リサーチ（アンケート、インタビュー、ビジネスリサーチ）の設計・ハンドリング
- SQL、Python、Rなどを用いたデータ抽出・加工・分析（実務は社内データサイエンティスト／外注パートナーと連携）
- 分析自体は手を動かすこともあれば、社内データサイエンティストや外部パートナーとの連携により実行
- クライアントのビジネス課題に応じたデータ活用の企画・提案

プロジェクト事例:
- 食品メーカーのLINE活用戦略策定（購買データとLINEアクションデータを活用）
- レジャー施設予約サービスのクーポン配布効率化（アップリフトモデルの構築）
- 消費者セグメントの開発及び施策シナリオの策定
- 通販化粧品メーカーの消費者セグメント開発・ゴールデンルート策定
- 飲料メーカー向け分析ダッシュボード開発における分析のPoC及び要件定義
- MMM（マーケティング・ミックス・モデリング）内製支援のアドバイザリー
- トランザクションレンディングの信用スコアモデル精度検証

このポジションの魅力:
- データが実際にマーケティングに活用される過程すべてに関与できます。設計・実行・振り返りまで、クライアントと並走する支援スタイルです。
- 技術実装やデータ加工は外注含めた分業体制のため、PMとして設計・設問設計・提言に集中できる環境が整っています。
- 例えば「分析チームとしてこういう示唆出せそうですね」といった提案を自社グループのリサーチ基盤を活用して行うケースもあります。

広告領域を主としたクライアントのビジネス、マーケティング課題の解決・改善を支援、またはマーケット課題に立脚した当グループソリューションの開発を行うデータサイエンティストの募集です。
クライアントのビジネスパートナーとして、顧客情報、アクセスログ、購買、調査等の各種データを用いた分析および機械学習の実装を行います。

具体的には、クライアントのビジネスパートナーとして、顧客情報、アクセスログ、購買、調査等の各種データを用いた分析および機械学習の実装を通じて、クライアントのビジネス、マーケティング課題の解決・改善を支援、またはマーケット課題に立脚した当グループソリューションの開発を実施します。

具体的なソリューションとして、各種データ管理および分析ツールに関連したソリューションを取り扱います。

【本ポジションの魅力】
- 機械学習や統計のスキルを活かしてクライアントの事業成果に貢献できます。
- グローバルプラットフォーマーと協業しながら世界で初となる広告ソリューションを開発できます。

クライアントが抱えるマーケティングや営業に関する課題に対し、データを活用したソリューションを提案し、実行します。単なる分析作業にとどまらず、コンサルタントとしてクライアントの課題をヒアリングし、現状を深く理解したうえで、データや統計的分析、さらには機械学習の技術を駆使して、課題解決につながる具体的な提案を行い、実行に移します。また、社内メンバーやクライアントと日々コミュニケーションを取りながら、プロジェクトを着実に前進させます。

【業務概要】
- 統計分析やAI・機械学習を用いたマーケティング・営業支援や業務変革プロジェクトの推進・実行
- 具体的には、
- クライアント課題や目的に対するデータ活用のソリューション企画や設計
- Python / R / SQL等を使ったクライアントデータの統計的分析や機械学習モデルの構築
- データから見られる課題整理とアクションの提示
- データ分析案件のプロジェクトマネジメント

コンサルタントとしての役割の比重が比較的高く、特にデータ利活用構想などのデータストラテジー領域に関わる案件もあるため、戦略的な視点での業務が求められます。分析や開発といった実務的な作業も行いますが、それにとどまらず、得られた知見をもとにクライアントへマーケティング施策を提案し、他部署と連携しながら実装まで進めていくような案件も比較的多い印象です。

【案件例】
- 事例1: 大手自動車メーカーの販売店向け営業DX支援（規模：5〜6名、期間：4年〜）ホットリードの発見と営業スタッフへの情報提供、活動推進を支援
- 事例2: ECモール会員のLTV改善のためのデータドリブンマーケティング支援（規模：5〜6名、期間：2年）データから隠れた顧客インサイトを発見し、刺さるコミュニケーション施策を立案
- 事例3: 大手生命保険会社 NPS改善のためのVOC分析支援（規模：3名、期間：3ヶ月）

【ポジションの魅力】
- 当グループならではの独自データや、Tier1クライアントのデータに触れることができる
- データ・AI利活用の構想から施策実装・定着化まで一気通貫での支援が可能
- 当グループの強みであるマーケティングや広告・クリエイティブの分野で、データサイエンスの力を活かし、戦略策定・施策立案から効果検証まで一気通貫に支援できる

業務上の必要または当人の希望がある場合、職種変更の可能性もあります。

クライアントが目指すマーケティングDXの実現やビジネスゴールを基にITグランドデザインを描き、事業変革に向けたテクノロジー活用の構想から構築、活用のための伴走支援まで幅広い業務を実践・経験できる業務です。
【業務概要】
マーケティングDX(セールスやマーケティング変革およびAIも含めたデータ活用)を実現・実行するためのマーケティング基盤や新規事業・既存サービス変革を担うプラットフォームを開発する上でのITコンサルタントを募集しております。上流フェーズから顧客に伴走しながらIT戦略構想やロードマップ、全体アーキテクチャ設計をしていくポジションです。


【具体的業務内容】
- クライアントの事業戦略・業務課題を踏まえたデータ活用構想の策定
- 当該製品/サービス等を用いたマーケティングデータ基盤構築・活用支援
- 要件整理、設計、当該データ基盤連携、分析設計、AI活用支援
- プロジェクトマネジメント（進行管理、課題解決、ステークホルダー調整など）
【ポジションの魅力】
- デジタルマーケティング領域における戦略策定 施策実施・PDCA領域を一気通貫で経験出来る
- デジタルマーケティングにおけるクラウドソリューションの知見を習得出来る
- CRM領域における伴走支援により、クライアントのビジネスの成長を支援出来る

日本のキャッシュレス化推進をけん引する当社では、直近法人向け総合金融サービスをリリースし、さらに法人顧客に対するセールスを強化し、より効果的な与信設計・管理を行っております。本ポジションでは、与信審査といった守りの領域のみならず、売上および収益観点の攻めの領域も意識して、与信業務に従事いただきます。

【職務詳細】
・予測系AI等を用いた法人与信基準の企画・立案
・モデル作成(Python)および効果検証
・モデル本番適用・運用支援・実績検証

●本ポジションの魅力
・社外、社内ともに発展途上段階にある法人プロダクト領域において、当該ポジションに従事されている方は非常に少ないため、重大な裁量権をもって働くことができます。
・データ分析やモデル策定においては、各プロダクトの取引情報の他、外部情報など含めると膨大なデータを保有しているため、非常にやりがいの大きい仕事です。

【職務概要】
【ミッション】
・業界・企業の課題把握及びその課題解決のためのデジタル化・DX提案を立案・実践
・社内関連部門(営業、研究、関連グループ会社等)と連携し、材料開発ソリューションを推進
・材料開発ソリューションのエンハンス(ビジネスデザインの具現化及び当該デザインの事業化)を実践
【お任せしたい業務】
・業界・企業の経営層とのトップリレーションの構築及び折衝の推進
・業界・企業の経営課題を特定し、材料開発ソリューションの企画・提案・実践を推進
・社内の関連部門・外部パートナーと連携し、協創プロジェクト推進、サービス実装を推進
・新規事業・サービスの企画立案(特にフィジカルAIなどの最先端技術を活用したもの)
・リリース発表や展示会・セミナーでの社外発信の推進
・若手データサイエンティストやデータエンジニアの技術啓発・ナレッジ共有の推進

【職務詳細】
(1) 社内関連部門と連携して業界・企業の経営層とのトップリレーションの構築及びソリューション提案の推進
(2) 業界・企業の経営課題を特定し、経営課題を解決するための協創プロジェクトをリード
　 協創プロジェクト：MI・PIを用いたプロトタイピングからPoC・PoVの実践
(3) 業界の経営課題を解決するサービスの実装をリード
　 当社独自のAIツール群をWebブラウザー上で直感的に操作可能なWebアプリケーションの設計・開発・テスト・リリース・サポート
　 代表的なWebアプリケーション
　 ・材料データ分析環境
材料開発(研究開発から製造)における生産性向上実現のためのMI・PIを用いた分析環境
　 ・実験/製造自動化プラットフォーム
計測装置と連動して実験/製造データの収集からMI・PIを用いた意思決定までを自動化したプラットフォーム
　 ・再生材マーケットプレイス
　　 再生材の売り手と買い手のマッチングをMI/PI/生成AIを用いて実現するマーケットプレイス
(4) AI戦略を加速する最先端技術(フィジカルAI等)を用いた新規事業・サービスの企画立案の推進
(5) 広報と連携したリリースや展示会・セミナーでの社外発信の推進、若手データサイエンティスト・データエンジニアの育成

【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】
・チーフデータサイエンティストとして、業界・企業の材料開発に対する経営課題に対して、MI・PI・IoT等を活用することによって、効率的な材料選定および性能検証を実現させる解決策を提示し、業界・企業の生産性向上に寄与できることが魅力であり、やりがいです。特に難しい課題に対して業界・企業に解決策を提示でき、業界・企業から感謝されたときは大きな満足感が得られます。さらにその解決策がカーボンニュートラルやサーキュラーエコノミーを実現する革新的新材料創出や再生材の利活用促進といった社会的課題の解決策に繋がることも大きな魅力です。
・最新のMI・PIを用いたデータ分析技術を用いたビジネスを実装する業務ですが、当社のAI研究者や計測装置等のプロダクト開発部門と議論を重ねながら最先端のAIを用いたデータ分析技術を修得でき、ビジネスに実装(ビジネスデザイン、そのデザインの事業化)できることが魅力です。

与信領域の部門において、統計的手法や機械学習的手法を使った高度な分析を行い、分析した結果を業務適応していただきます
※グループ企業のメンバーや社内の現場メンバーと協業し、与信領域に特化した案件を複数ご担当いただきます

当社のデータサイエンティストは、研究者でも単なる実務者でもありません。
基盤設計者であり、技術推進者であり、社会変革の起点です。
担当業務の一例
● 健診・レセプトデータの抽出・加工（SQL, Python）
● 疾病リスク予測や医療費予測モデルの設計・開発
● AWS環境（Athena, S3, SageMaker等）を活用したデータ基盤の構築・運用
● QuickSightなどを用いたダッシュボード作成・可視化
● 営業・コンサル部門が顧客に提示するための分析レポート・成果物作成
● 将来的に画像データ（CT/MRI等）を活用したAI解析にも挑戦可能

疾病予防や医療費適正化、製薬・保険領域での新サービス開発を推進するサービスを新たに立ち上げています。
私たちが目指すのは、医療データを“分析資産”ではなく“社会インフラ”として活かすこと。
健診や診療の記録を、未来の健康や社会保障を支える「意思決定の土台」へと進化させること
です。
今回募集するのは、その仕組みを現場で支えるデータサイエンティスト。
SQLやPythonを駆使してデータを整え、モデリングし、見える化する。
あなたのアウトプットが、医療現場や企業の次の一手を決める力になります。
分析の手を動かしながら、事業を動かす。
社会を支えるデータ基盤を、一緒に創っていきませんか？

僕らのハイパフォーマー定義
一般的なハイパフォーマー
求められた業務を正確にこなす
運用ルールに従う
“部門の一員”として貢献

当社のハイパフォーマー
問題の構造を捉え、自ら問いを立てる
必要であればルール自体をつくる
会社全体の仕組みを設計し、動かす

私たちが大切にしている問い・論点
● このデータは、誰の行動や意思決定を変えるためのものだろう？
● 分析結果を“わかりやすく伝える”だけでなく、どう活かしてもらうかまで設計できているか？
● 精度・再現性・スピードのバランスを、現実的な制約の中で最適化できているか？
● 医療データというセンシティブな情報を、安全かつ倫理的に扱う仕組みを理解しているか？
● 一度つくった分析基盤を、他の人が使いやすい形で残せているか？
● 自分のコードや分析が、医療現場や保険制度の未来にどうつながるのかを意識できているか？

当社は健診データ・レセプトデータ・画像検査データなど多様な医療データを活用し、疾病
予防や医療費適正化、製薬・保険領域での新サービス開発を推進するサービスを新
規立ち上げます。
その第一人者として、データ基盤構築からモデル開発・分析、社内外との協業を通じて事業を牽
引する シニアデータサイエンティスト を募集します。
将来的に Chief Data Officer (CDO) としてデータ戦略全体をリードすることを期待される、経営
幹部候補のポジションです。
1本のモデル設計、1つのアーキテクチャ判断が、「この国の医療費をどう未来に接続するか」に
直結します。
データで意思決定の根拠を刷新し、日本の医療費7兆円削減という壮大な目標に挑む。
その最前線を牽引してください。


僕らのハイパフォーマー定義
一般的なハイパフォーマー
求められた業務を正確にこなす
運用ルールに従う
“部門の一員”として貢献

当社のハイパフォーマー
問題の構造を捉え、自ら問いを立てる
必要であればルール自体をつくる
会社全体の仕組みを設計し、動かす

私たちが大切にしている問い・論点
● このデータは、誰の行動や意思決定を変えるためのものだろう？
● 分析結果を“わかりやすく伝える”だけでなく、どう活かしてもらうかまで設計できているか？
● 精度・再現性・スピードのバランスを、現実的な制約の中で最適化できているか？
● 医療データというセンシティブな情報を、安全かつ倫理的に扱う仕組みを理解しているか？
● 一度つくった分析基盤を、他の人が使いやすい形で残せているか？
● 自分のコードや分析が、医療現場や保険制度の未来にどうつながるのかを意識できているか？

● 医療データを「事業価値」に変換するには、どの構造から再設計すべきか？
● 健診・レセプト・画像など異種データを、どう統合・標準化すればスケール可能になるか？
● 統計／機械学習／生成AIのそれぞれのモデル選定が、事業戦略・収益構造にどんな影
響を与えるか？
● 医療データ利活用のスピードと、倫理・プライバシー・ガバナンスの両立をどう実現する
か？
● 分析結果を“報告書”で終わらせず、どう経営・現場の意思決定構造を変えるか？
● データを「プロジェクト単位」ではなく「医療インフラ」として持続可能に運用できる設計とは
何か？

業務は日々変わります。なので「事例」で伝えます
当社のデータサイエンティストは、研究者でも単なる実務者でもありません。
基盤設計者であり、技術推進者であり、社会変革の起点です。
担当業務の一例
● 健診・レセプトデータを中心とした大規模医療データの分析・活用
● 疾病リスク予測や医療費予測モデルの設計・構築
● AWS環境を用いたデータ基盤・MLOpsの設計・運用
● 営業・コンサル部門と連携した顧客提案の支援（製薬企業、保険会社、公的保険者、健
康食品会社、アカデミアなど）
● データ利活用に基づく新規事業戦略立案
● 将来的にデータ組織の立ち上げ・マネジメント・人材育成を担う

弊社の主要プロダクトおよび広告ビジネスに対し、データサイエンスを適用することで、先進的なアルゴリズム開発を推進し、事業成長に貢献することがミッションです。プロダクトに搭載するアルゴリズムの開発や広告運用の高度化を主導し、顧客への提供価値向上と市場における当社のプレゼンス強化に繋がる開発を進めていただきます。

具体的には

国内最大級DMPや豊富な広告配信実績ログを活用した機械学習モデルの設計と実装
Google、Yahoo!、X (旧Twitter)、Metaなどの広告配信データに基づき、因果推論を応用した標準レポートテンプレート等の開発
次世代コンテクスチュアル・ターゲティングの研究開発
新規プロダクトの企画提案、概念実証 (PoC)、プロトタイプ開発を推進

チームの特徴
部署内の業務に留まらず、他部署やグループ会社と合同で大規模な案件を多数実施しており、多様なビジネス課題にデータサイエンスで貢献できる機会が豊富です。

キャリアパス
データサイエンティスト → マネージャー（組織とプロジェクトを牽引）
データサイエンティスト → リード（CV、NLP、因果推論などの専門領域における技術的リード）

多様なプロジェクトでデータ分析・モデル構築・運用設計（MLOps）など技術面の支援を担当いただきます。
Iコンサルタントと協働しながら、分析ニーズの整理や技術的提案の支援にも関与。
実務を通じて得た知見を活かし、自社の中核技術やソリューションの創出にも貢献していただきます。

マネージャーポジションの場合は、プロジェクトマネージャーとしてデータ分析・AI活用案件をリードし、金融業界の多様なクライアントに対してデータサイエンスを起点とした価値提供を担っていただきます。
分析戦略の設計・提案から、モデル構築、実装、運用設計（MLOps）までを一貫して主導。
さらに、実務を通じて得た知見や技術資産を基に、当社独自の技術パッケージや自社プロダクトの創出にも関わっていただきます。
金融業界の幅広い業種・領域に触れながら、分析×ビジネスを結ぶ上流工程から現場実装までを横断的に担えるポジションです。

データサイエンティストとしての分析スキルを高めながら、ビジネス側の経験も積み、市場価値を向上させることが可能です。
データ解析や分析業務にとどまらず、顧客の課題抽出から施策提案・実行まで幅広く関与することで、技術とビジネスの両軸を身につけることができます。
業務内容は大きく、エンジニア領域とビジネス領域に分かれご経験や志向に応じて担当範囲を調整いたします。

●エンジニア領域
データを活用した課題解決に携わります。
実務を通じて分析スキルを磨きつつ、より戦略的なデータ活用にもチャレンジできます。

主な業務内容
・データ分析のためのデータ収集・前処理（データクレンジング、ETL処理など）
・データ基盤構築・管理（データベース設計、データパイプラインの開発など）
・データ分析設計、実行（ビッグデータ分析、統計解析、機械学習モデルの構築など）
・KPIの可視化・レポーティング（BIツールでのダッシュボード作成等）
・分析結果報告、施策立案（報告書作成、顧客報告会でのプレゼンなど）

●ビジネス領域
データ分析の専門家としてのスキルを活かしながら、ビジネス側の経験も積むことができます。
プロジェクトの推進や顧客との折衝を通じ、戦略的なデータ活用を支援する役割を担います。

主な業務内容
・顧客のデータ活用課題の抽出・整理
・課題解決のための方針策定と提案活動
・要件定義、KPI設定
・顧客の経営計画・業界動向を踏まえたデータ活用戦略の立案
・プロジェクトマネジメント（スケジュール管理、進捗管理、品質管理など）
・顧客との契約内容の調整、SLA管理
・チームマネジメントや若手データサイエンティストの育成サポート

当社で働く魅力
・「データとビジネスの橋渡し」として成果に直結する分析ができる
・エンジニアとビジネスの両視点を持つ人材へと成長できる
・業界横断で多様なデータ分析に携われる
・代表・役員との距離が近く、提案が通りやすいフラットな環境
・研修・勉強会・ナレッジ共有が活発で、成長を後押し

データサイエンティストとしてプロジェクトをリードし、以下の業務に携わっていただきます。
なお、保守業務の割合は全体の約1割程度です。
1，データ分析と企画立案
・デジタル企画担当や事業責任者と連携し、データを分析することで示唆を得る
・分析結果を基に企画案を立案をサポートし、必要に応じてAIのプロトタイプモデルを作成・検証
2，AIモデルの構築およびサービス化
・サービス化に向けたAIモデルの設計・構築
・AIシステムやAIプロダクトの開発・保守運用

・クライアントの課題ヒアリング＆抽出データの設計
・データ抽出/加工/集計
・データ分析/結果考察/改善方針提案

まずはデータ分析領域を見越した、データ処理を担当して頂きます。
将来的には分析の要件定義からクライアントへの企画提案までお任せします。

変更の範囲：会社が指定した業務

<開発環境/使用ツール>
AWS/GCP/Azure/Tableau/SAS/SPSS/Oracle Database/SQL ServerMySQL/PostgreSQL/Google AnalyticsSQL/Python/Rなど

◆◆◆仕事の魅力◆◆◆
・データ分析キャリアの“入り口”として、基礎から幅広く経験できる
・最新のデータ分析技術に触れることができる
・メンバーの約7割が顧客と直接やり取りしており、自分の成果を身近に感じられる
・金融/エンタメ/通信/製造/製薬/地方自治/法人その他多種多様な
　業界のデータに触れることができる・データ活用によるビジネス促進、社会への貢献度が高い
・将来的に希望に応じて専門部門（AI・BI・基盤運用・コンサルティング等）への異動も可能

・やりたいことがまだ明確に定まっていない方でも、実務経験を積みながら将来の方向性を見極められる

●入社者の声●
・「基幹システムばかりで、この先が見えなかった。でもここではデータで事業を変える手応えがある」（26歳／元業務系SE）
・「上司に提案しても聞いてもらえなかったけど、今は意見を出す場があり、自分で動かせる実感がある」（24歳／元販売職）
・「忙殺される日々から抜け出して、ようやく自分のキャリアを描ける環境に出会えた」（27歳／元Web系SE）
・「下流工程ばかりで顧客の顔も見えず、何のためにやっているのか分からない日々だった。今は顧客と直接やり取りでき、自分の成果を実感できている」（26歳／元業務系SE）
「データ分析未経験で入社したが、幅広い業務に携われ、将来どの分野に進むか考えるきっかけになった」（25歳／元営業企画）

〜〜〜案件事例〜〜〜
1.ソーシャルゲームアプリの売上増加に向けたデータ分析支援
　アプリのログデータを解析し、アプリ運営の改善、売り上げUPに繋げる
　使用ツール：SQL, Google BigQueryなど

2.機械学習を用いたモデルの作成
　クライアントが保持しているデータからモデルを作成し分類化や数値予測を行う
　使用ツール：Python

3.ファクトリーブランド立ち上げに向けたマーケティングリサーチ
　地域独自のブランドを立ち上げることで、減少した売り上げの回復と安定化
　使用データ：業者からのヒアリングデータ、生活者へのインタビューデータ


≪ スキルアップの流れ ≫
Step1 データ分析環境の理解
まずはデータ分析領域の業務を行うにあたって、データの理解から始めます。
◇ 使用環境・言語・ツール：SQLServer / MySQL / PostgreSQL / Oracle Databaseなど

Step2 コーディング
データ分析を行う上で、必要不可欠な数値を算出します。
◇ 使用環境・言語・ツール：SQL / Python / SAS / Rなど

Step3 データの可視化・分析
データについて正しく理解し扱えるようになったら、いよいよ分析フェーズに移行します。
◇ 使用環境・言語・ツール：Google Analytics / Tableau / PowerBI / その他分析ツールなど

Step4 レポーティング・報告提案
データ分析結果を基に、レポーティングと考察を行います。
意思決定に必要なデータを揃え、顧客が必要とするデータをわかりやすくまとめます。
◇ 使用環境・言語・ツール：ダッシュボード(BIツール内) / PPT / Word

・データ基盤の設計・開発・運用（DWH、ETLパイプラインなど）
・クライアントのシステム・データ環境を整理し、最適なアーキテクチャを構築
・データ収集・加工・蓄積プロセスの設計による分析基盤の最適化
・分析チームやビジネス部門と連携したデータ活用環境の高度化

●職務内容：
金融系領域におけるデータサイエンティスト（PL候補）として下記業務をお任せいたします。

●主な業務内容：
・不正検知／解約防止等に関するデータマネジメント及びデータ解析、モデル構築、与信管理、リスク計量化

＜将来的にプロジェクトリーダーとして、下記業務もご担当いただきます＞
・クライアント企業のデータ解析プロジェクトの提案およびマネジメント
・クライアントとの折衝、調整
・プロジェクトリーダーとしてのチームマネジメント
※業務経験を通じてより専門性を高めていただくことで、データ解析コンサルタントやマネジメント役職への昇格が可能です。

＜主要取引先＞※大手メガバンク、生命保険／損害保険会社、大手不動産など

業務内容
主にデータプラットフォームを活用した、データ利活用に関するお客様課題の解決

【データエンジニアリング業務】
・データ基盤環境(データレイク・DWH)の設計・構築
・各種データの収集、クレンジング、統合、最適化
・ETL/ELTパイプラインの設計・実装・(Python,Airflow, dbtなど）
・ビッグデータ処理基盤の設計・運用(Spark、Hadoopなど)
・BIツール(Tableau、Power BIなど)向けのデータマート構築
・ユーザートレーニング、内製化支援

【プロジェクト事例】
・パブリッククラウド上におけるデータプラットフォームの評価、大規模マイグレーション案件
・既存分析環境から特定プラットフォームへのマイグレーション案件
・データパイプラインの設計及び実装案件

変更の範囲：入社後は本求人の業務に従事いただく予定です。
ご本人の適性や希望により当社業務全般に変更の可能性があります。

キャリアパス
エンジニアの学びたい技術や目指すキャリアに応じて業務をお任せします。
例：データ収集やデータ統合、仮説検証、モデル構築、データの可視化等々

業務内容
ビッグデータを利用したデータの収集・分析、活用に関する業務をお任せします。
・データ分析基盤の設計・構築・運用
・データ利活用における検討・POC検証等
・データ活用したリアルタイム処理のシステム設計、構築、運用
・データパイプライン（データ取り込み〜データ整形）の設計及び実装案件
・BIツール等を使ったデータの可視化とダッシュボードの生成

変更の範囲：入社後は本求人の業務に従事いただく予定です。
ご本人の適性や希望により当社業務全般に変更の可能性があります。

●使用技術
クラウド：AWS、Azure、Oracle Cloud
コンテナ：Docker、Kubernetes
構成管理：Terraform、Ansible
CI / CD　: GitLab、GitHub、Jenkins
スクリプト：Python,Shell、PowerShell、Ruby、Node.js
監視ツール：Datadog、Zabbix、Cloudwatch

【具体的な業務内容】
・顧客の行動データ（GoogleAnalytics中心）、決済及び属性データ（BigQuery中心）を主に活用
・データ基盤整備業務としては、新たなデータ取得や整備によるマーケティング活動の高度化に活用
・分析業務としては、分析設計、データ抽出、加工および成形、企画につながる示唆出しまでを一貫して実施
・BIツール（LookerStudio）を利用したレポート作成・保守・運用業務
・後進育成および手順書やルール等の運用整備・推進

デジタルマーケティング、インサイドセールス領域でデータ分析、AI活用に関する業務

業務内容の変更範囲
会社が指定する業務全般

仕事概要
配車アプリを支えるデータサイエンティストとして、顧客満足度の向上とドライバーの収益最大化などの課題にアルゴリズム開発や改善、各種施策の効果検証を行います。データ分析を通じてビジネス課題を発見し、機械学習や数理モデルを活用したシステムの設計・開発から実装、評価までを担当することで、事業成長に直接的に貢献します。

業務内容
データ分析に基づく施策立案と意思決定支援: データ分析を通じてビジネス上の課題を発見し、機能改善や新規機能開発などの施策を立案することで、事業の意思決定を支援します。
コアアルゴリズムの設計・開発・運用: 配車ロジック、移動時間予測、料金設定など事業の根幹となるシステムのアルゴリズムを設計・開発し、継続的な改善と運用を担います。
施策の効果検証とモニタリング: ABテストの実験デザインから実装、評価までを行い、開発した機能やアルゴリズム変更の効果を科学的に検証します。また、KPIを設計・分析し、事業の状況を可視化・評価します。

本ポジションの魅力
このポジションの魅力は、自身の開発したアルゴリズムが多くのユーザーとドライバーの体験に直接的なインパクトを与え、日本の移動インフラを変革していく手応えを感じられる点です。データがサービスの品質に直結する環境で、最先端の技術で社会課題の解決に貢献できます。科学的なアプローチで事業価値の最大化を追求するカルチャーの中で、スキルを存分に発揮し成長できる環境です。

職務内容
当社ではBigQueryやBIツールを全部門/全業務で積極的に活用し、データ分析を行っています。
ECサイトにおける商品検索・レコメンド機能、マーケティング全般や物流サービスなどにおいて幅広くデータを業務で活用していますが、部門間での指標の定義のばらつきや効率的なナレッジ共有体制がないなど課題も多くあります。
今後のさらなる成長を見据え、これら課題を解決し一層高度なデータを活用するための仕組みを整備する必要があります。

本ポジションでは、データマネージャとして、データ基盤の開発と運用及びデータや情報の管理および管理体制の構築を行っていただきます。
全社最適なデータマネジメントの仕組みづくりは企業にとって大きなインパクトがあり、重要なポジションとなっています。

職務内容
【大規模なデータ量、高品質なデータを活用できる環境】
- 商品点数2400万、ユーザー数1000万を超え、豊富なデータアセット
- EC、物流（在庫管理や配送）やマーケティング、サプライチェーンなど広範囲なドメインを保有しており
- 「情報検索」「情報推薦」「統計 / 機械学習」「自然言語処理」「数理最適化」など様々な領域で応用できる

【事業・プロダクトの上流の意思決定から関わることができる】
- データサイエンティストが企画から開発まで推進することができ、意思決定の機会が多い
- 検証やユーザーに価値を届けるところまでやり切ることができる
- データを活用した高速なPDCAを回しやすく、PoCや検証を積極的に行える

【生成AIを活用したビジネス価値の創出】
- LLM、生成AIを活用し、商品情報整備や顧客サポートの業務におけるAIエージェントの開発を推進
- VertexAIやVoyageAI、Geminiを検索や推薦分野、データ分析等の実務に活用している
- 保有する1次データ、業界特有の業務知識をAIに掛け合わせ、ビジネス価値創出に取り組んでいる

※生成AI利活用、AIエージェント開発、高度なLLMの利活用・チューニング経験をお持ちの方の採用を、優先的に検討します。

【事業貢献性が非常に高いポジション】
- 高度なパーソナライゼーションを実現することで、競争優位性を高めることができる
- 課題解決における事業貢献性が高いかつ、成果が可視化されやすい
- 1%の改善が25億円のビジネスインパクトを生む可能性がある

【このポジションにおけるミッション】
データサイエンティストとして、専門領域の知識を活用したビジネス上の課題発見と解決
顧客体験価値の最大化
オペレーションの高度化、効率化
チームごとの具体的な業務の一例
- 商品検索・推薦システムの研究開発
- 市場価格と提供価値に基づくプライシングの実現
- SCM高度化
- 統計・機械学習を活用したマーケティング
- Decision Scienceによる経営組織運営の推進

職務内容
当社のデータサイエンス部門では、物流やマーケティングなど広範囲かつ高難易度な課題を解決できる「最良の仕事」があります。
【大規模なデータ量、高品質なデータを活用できる環境】
- 商品点数2400万、ユーザー数1000万を超え、豊富なデータアセット
- EC、物流（在庫管理や配送）やマーケティング、サプライチェーンなど広範囲なドメインを保有しており
- 「情報検索」「情報推薦」「統計 / 機械学習」「自然言語処理」「数理最適化」など様々な領域で応用できる

【事業・プロダクトの上流の意思決定から関わることができる】
- データサイエンティストが企画から開発まで推進することができ、意思決定の機会が多い
- 検証やユーザーに価値を届けるところまでやり切ることができる
- データを活用した高速なPDCAを回しやすく、PoCや検証を積極的に行える

【生成AIを活用したビジネス価値の創出】
- LLM、生成AIを活用し、商品情報整備や顧客サポートの業務におけるAIエージェントの開発を推進
- VertexAIやVoyageAI、Geminiを検索や推薦分野、データ分析等の実務に活用している
- 保有する1次データ、業界特有の業務知識をAIに掛け合わせ、ビジネス価値創出に取り組んでいる

※生成AI利活用、AIエージェント開発、高度なLLMの利活用・チューニング経験をお持ちの方の採用を、優先的に検討します。

【事業貢献性が非常に高いポジション】
- 高度なパーソナライゼーションを実現することで、競争優位性を高めることができる
- 課題解決における事業貢献性が高いかつ、成果が可視化されやすい
- 1%の改善が25億円のビジネスインパクトを生む可能性がある

【このポジションにおけるミッション】
データサイエンティストとして、専門領域の知識を活用したビジネス上の課題発見と解決
顧客体験価値の最大化
オペレーションの高度化、効率化
チームのアウトプットの最大化
チームごとの具体的な業務の一例
- 商品検索・推薦システムの研究開発
- 市場価格と提供価値に基づくプライシングの実現
- SCM高度化
- 統計・機械学習を活用したマーケティング
- Decision Scienceによる経営組織運営の推進

・機関投資家や様々な事業会社の課題を解決するためのデータ分析
・データ分析の結果をETLパイプラインにデプロイし、継続的に分析の価値を届けること
・データに関連するテストやドキュメントの開発/運用
・顧客向け分析アプリケーションの分析機能の企画やそれに必要な分析の実施

【本ポジションの魅力】
・様々なデータの利活用について最前線で関わり、世の中への影響を深く感じることができる
・分析を提供するだけでなく、それらを効率化/自動化し自社プロダクトへと昇華させることができる
・まだ40名ほどの組織で、一人に与えられる裁量が大きい
・外国籍の社員も複数名在籍しており、全体のMTGは英語で行うなど、英語を生かしたい方にもマッチするグローバルな環境

【会社の魅力】
・データ自体がプロダクトであるためになるため、「データを扱う人が主役の組織」を掲げ組織づくりを行っています。
　弊社は約40名の組織でデータエンジニア、アナリティクスエンジニアだけで約6割を占め、
　データエンジニアでありながらPdMやテックリードなどのポジションについているメンバーもいます。
　したがって、データエンジニアが主軸となっている弊社だからこそ実現できる多彩なキャリアをご用意することが可能です。

【以下のような方々はおすすめです！】
・""分析スキル""を伸ばしたいデータエンジニア
・""開発スキル""を伸ばしたいデータサイエンティスト・機関投資家や様々な事業会社の課題を解決するためのデータ分析
・データ分析の結果をETLパイプラインにデプロイし、継続的に分析の価値を届けること
・データに関連するテストやドキュメントの開発/運用
・顧客向け分析アプリケーションの分析機能の企画やそれに必要な分析の実施

【本ポジションの魅力】
・様々なデータの利活用について最前線で関わり、世の中への影響を深く感じることができる
・分析を提供するだけでなく、それらを効率化/自動化し自社プロダクトへと昇華させることができる
・まだ40名ほどの組織で、一人に与えられる裁量が大きい
・外国籍の社員も複数名在籍しており、全体のMTGは英語で行うなど、英語を生かしたい方にもマッチするグローバルな環境

【会社の魅力】
・データ自体がプロダクトであるためになるため、「データを扱う人が主役の組織」を掲げ組織づくりを行っています。
　弊社は約40名の組織でデータエンジニア、アナリティクスエンジニアだけで約6割を占め、
　データエンジニアでありながらPdMやテックリードなどのポジションについているメンバーもいます。
　したがって、データエンジニアが主軸となっている弊社だからこそ実現できる多彩なキャリアをご用意することが可能です。

【以下のような方々はおすすめです！】
・""分析スキル""を伸ばしたいデータエンジニア
・""開発スキル""を伸ばしたいデータサイエンティスト

・機関投資家や様々な事業会社の課題を解決するためのデータ分析
・データ分析の結果をETLパイプラインにデプロイし、継続的に分析の価値を届けること
・データに関連するテストやドキュメントの開発/運用
・顧客向け分析アプリケーションの分析機能の企画やそれに必要な分析の実施

【本ポジションの魅力】
・様々なデータの利活用について最前線で関わり、世の中への影響を深く感じることができる
・分析を提供するだけでなく、それらを効率化/自動化し自社プロダクトへと昇華させることができる
・まだ40名ほどの組織で、一人に与えられる裁量が大きい
・外国籍の社員も複数名在籍しており、全体のMTGは英語で行うなど、英語を生かしたい方にもマッチするグローバルな環境

【会社の魅力】
・データ自体がプロダクトであるためになるため、「データを扱う人が主役の組織」を掲げ組織づくりを行っています。
　弊社は約40名の組織でデータエンジニア、アナリティクスエンジニアだけで約6割を占め、
　データエンジニアでありながらPdMやテックリードなどのポジションについているメンバーもいます。
　したがって、データエンジニアが主軸となっている弊社だからこそ実現できる多彩なキャリアをご用意することが可能です。

【以下のような方々はおすすめです！】
・""分析スキル""を伸ばしたいデータエンジニア
・""開発スキル""を伸ばしたいデータサイエンティスト

ポジション概要
当社はマーケティングや事業戦略の意思決定に資するデータ活用支援を一気通貫で提供しています。
本ポジションでは、単なる分析業務にとどまらず、「課題理解」→「分析設計」→「技術的実行（モデリング・コーディング）」→「レポーティング・示唆提言」といった一連のプロセスをビジネス起点でリードいただける方を求めています。
入社後はプロジェクトマネージャー（PM）として、データ活用・分析プロジェクトを推進いただくことに重きを置いており、分析実務は社内データサイエンティストや外部パートナーと連携しながら、案件全体の設計・推進を担っていただきます。

業務内容
マーケティングの課題を「顧客視点」で捉え、戦略から実行までを一貫して支援しています。
特徴的なのは、戦略策定だけで終わらせず、分析や施策実行に至るまで伴走する体制。
組織横断でプロジェクトが組成されるため、専門家の力を掛け合わせながら、クライアントにとって本質的な成果創出にコミットしています。

業務内容詳細
・プロジェクトマネジメント。
複数のプロジェクトのPMとして、進行管理、チームマネジメント、クライアント折衝を担う。
分析課題の整理、仮説構築、分析設計、KPI設計。
・分析業務。
課題に応じた各種リサーチ（アンケート、インタビュー、ビジネスリサーチ）の設計・ハンドリング。
SQL、Python、Rなどを用いたデータ抽出・加工・分析（実務は社内データサイエンティスト／外注パートナーと連携）。
分析自体は手を動かすこともあれば、社内データサイエンティストや外部パートナーとの連携により実行。
・クライアントのビジネス課題に応じたデータ活用の企画・提案。

このポジションの魅力
データが実際にマーケティングに活用される過程すべてに関与できます。
設計・実行・振り返りまで、クライアントと並走する支援スタイルです。
技術実装やデータ加工は外注含めた分業体制のため、PMとして設計・設問設計・提言に集中できる環境が整っています。
例えば「分析チームとしてこういう示唆出せそうですね」といった提案を持つことができます。

データサイエンティストとして、深層学習技術をベースとした独自開発の生成AIサービスのサービス開発及びデリバリを行います。
生成AIのビジネス適用において、業界をリードすべく取り組んでおり、私たちのチームは、この革新的技術を活用し、Pocから業務適用、定着まで広く顧客を支援し、生成AI分野での実績を素早く確立することをミッションとしています。

＜具体的な職務内容＞
・生成AI（文書だけでなく画像等も含む）に関するサービス開発（技術調査、AIモデル構築、検証、改善）
・サービスデリバリ（引き合い対応、技術的実現性検討、分析設計、分析実施・評価、報告）

【アピールポイント（職務の魅力）】
●職務の魅力
・組織内に在籍している多様な人財・スペシャリストと連携して、最先端の技術や知見をどうやってお客様のビジネス成果・価値に繋げられるかといった思考、経験を磨くことができます。
・当社は各インダストリにおけるリーディングカンパニーとの接点が多く、幅広い業界・トップクラスの企業に向けたデータドリブンDX支援を経験することができます。

●組織の魅力
本ポジションは、デザイン思考とテクノロジーを掛け合わせ、徹底したユーザ視点に基づいて、ビジネス構想から実装、実行まで、あらゆる業界のお客様を支援している最先端の組織に所属しています。同じ組織内にサービスデザイナー、コンサルタント、データサイエンティスト、エンジニアなど各種スペシャリストが在籍しており、お客様に対して事業変革・構想の検討からビジネス成果を創出するまでワンストップ支援を行っています。また、勉強会などでのナレッジ共有も盛んで各種ツールやサービスを活用した先進的な働き方を実践しています。

・親会社のビジネスにおける幅広いビジネス課題の解決に向けたデータ活用支援（データ抽出・加工・可視化・分析・分析結果に基づく提案など）を行っています。
・全社のデータ分析を支援する立場で、関連する様々なビジネス課題に取り組むことで、他社にはないユニークかつ大量のデータを活用した経験を積むことが可能です。

【詳細】
私たちの部門で対応している複数PJのいずれかで業務を実施して頂きます。
担当PJはPJ状況に合わせて変更が発生する可能性があります。
　・A-PJでメンバーとして親会社データ活用スキルを得たあとにB-PJでPLとして
　　メンバー3人管理にステップアップ
　・C-PJでのPL経験が注目PJのD-PJで活用出来るため担務変更　等
いづれのPJにおいても業務内容は親会社データ活用に関わる業務となります。

機械学習などの業務よりマーケティングへのデータ活用業務が多くなっています。
また、データを扱う業務だけでなく、提案資料作成、顧客へのプレゼン、
意思決定のための社内調整や稟議、調達に関する事務作業など
担当PJの価値の最大化に繋がる付帯業務も実施頂きます。

※本募集について原則フルリモートでの業務はありません
　（直接関係者とディスカッションしながら与件をまとめる業務が必要なため、
　　プロジェクトによってはフル出社もあります）

業務内容
◎詳細
当社が運営する全サービスのデータを用いて、各事業部ごとに課題を抽出し、それに応じた分析や機械学習による効率化を行います。
扱えるデータの種類は事業部ごとに異なるため、課題に応じて様々なアプローチを考えていただきます。
テーブルデータだけでなく非構造データを扱う機会が多いため、自然言語処理を駆使したりと特徴量作成の観点で色々とやり込める環境です。
データ分析や機械学習のアルゴリズム開発を行った際は、直接ビジネス現場の担当者にプレゼンテーションをしたり導入支援をしたりするため、作って終わりではなく、実際にデータ活用のその瞬間までプロジェクトに関わっていただきます。
・因果推論を用いたマーケティング施策の効果検証
・自社サービス向けのレコメンドアルゴリズムの開発
・業務効率化のための機械学習モデリング
・統計モデリングによるKPI等の予測
・自然言語処理を用いた業務効率化ツールの開発

当ポジションの魅力
・インハウスの組織のため、提案をして終わりではなく、統計学を用いた意思決定、機械学習の社会実装に挑戦できます。
・データサイエンティストとしての専門性を深めることは当然ながら、エンジニアやマーケターと共に仕事を進めることが多いため、データ分析以外の領域へ業務や知識を広げていくことも可能です。
・データサイエンティストのチームながら、依頼があって受け身で分析をするのではなく、ビジネスの長期戦略に影響を与えるような提案にも重きを置いています。
・職務経歴書や求人票、電話ログなど、非構造化データを扱った分析が多く、自然言語処理や非構造化データへの機械学習の適用にチャレンジできます。

キャリアパス
ご希望、適性に合わせて幅広いキャリアをご用意しております。入社後のキャリアチェンジも可能です。
・データサイエンティスト
テーブルデータだけでなく、テキストデータ、音声データ、画像データを用いたプロジェクトを通じて幅広いデータで課題解決ができます。
・データコンサルタント
データを用いた戦略を立案し、事業部に働きかけることでデータ分析コンサルティングのスキルを伸ばせます。
・データエンジニア
機械学習のプロダクトをデプロイするためにリアルタイム処理を行う機構の開発や並列化処理、あるいはクラウドコンピューティングなどを通じてエンジニアリングスキルを高められます。

グループにおける事業の各現場に内在する業務課題をともに探り、あるべき姿とそこまでの道筋を描きながら、課題解決のためのAI・データ分析によるソリューションの検討、および実装に向けたプロジェクトリードをお任せいたします。 1〜2案件のプロジェクトのPLとして以下の様な業務に携わっていただきます。

◆各現場の業務課題を洗い出し、関連する既存データを活用ながら業務改善・DXにつなげるPoC、検証を実施

◆部門や機械学習エンジニアなど他職種とのプロジェクトをリードし、実装に向けた検証を進める（要件定義/設計/実装）

◆RAGの開発・運用を始めとした生成AIを活用した業務改善の適応検討（※経験に応じて）

当社は安全保障上の観点から高いセキュリティレベルを求められる事業が多く、オンプレミスやクラウドの環境が混在しながらの運用を行っています。そういった環境からデータ活用で価値を提供するために、高い課題設定力や、事業部門・機械学習エンジニア等、様々な職種との協働を可能とするコミュニケーション力が求められるポジションです。

【アピールポイント】

事業会社のデータサイエンティストとして、事業や本社機能の現場の課題を理解するところから、業績向上やお客さま価値の向上に取り組み実現するところまでの一連の変革を担当することができます。当社は社会の様々なインフラに関わる事業も多く、自身の業務が社会課題の解決につながっている実感を得ることができます。当部門は育成の観点も重視しており、ビジネス向け研修や海外のAIに関わる学会に積極的に参加するなど、ビジネス力・データサイエンス力・エンジニアリング力を伸ばす支援をしています。

仕事内容
1.リアルワールドデータ（リアルワールドエビデンス）を用いたお客様による薬剤疫学を活用したデータベース研究、マーケティング分析、医療技術評価、製品開発戦略、臨床試験デザイン、薬価算定などを支援する業務。
2.生物統計学の手法を用いて臨床試験・製造販売調査のデータを解析し、有効性および安全性を統計学的に検証する業務。
※単なる解析業務の実施だけでなくIT/AIを活用した効率化・自動化するツール作成も含む。
3.電子カルテ・レセプト・KDB・特定疾患レジストリなどの医療情報や、デジタルデバイスなどのヘルスケアデータのAI予測分析。
経験に応じて適切な業務を担当頂く。

キャリアパス
1年後：統計解析業務におけるプロジェクトマネジメントおよび利益管理、クライアントへの提案・問題解決を行う
5年後：統計解析部門のマネジメント（利益管理、施策の立案・実行、メンバーの育成など）

担当業務の特徴、魅力、市場における強み
健康社会の実現に向けた法制度改革やデータ標準化等により、今後ヘルスケアデータを活用する未来社会が見えてきており、それを先行して経験を積める業務領域となります。

・当社グループ全体の収益拡大、AI/データ活用を起点とした地域課題解決・価値提案に資するビジネスデザイン〜PoB/事業化推進業務を業務として行っていただきます。
自社内のみならずグループの連携先と共創関係を持ちながらデータを活用したビジネス創出での一連の業務を主導いただき、戦略策定にも一緒に取組んでいただきます。
●分野別データ分析ビジネス創出業務
・当社の他室部、並びにグループと連携したデータ分析ビジネスの企画・開発・プロジェクトマネジメント
　まちづくり（防災等）／一次産業（水産・畜産等）／OMOビジネス（商品コンサル等）
●データ分析基盤開発・分析業務
・社内外のデータ(契約情報、営業情報、サービス利用ログ等)を活用して効率的な提案やサポート高度化の実現を目指したデータ分析・UI基盤の開発・プロジェクトマネジメント

※その他会社が定める業務に従事する可能性があります

業務内容
メディア事業の横軸組織であるData Science Center (DSC)に所属しながら、当社のインターネット投票サービスのビジネス課題解決に向けてコミットします。
主に、プロダクトマネージャーやマーケティングチームといったビジネスサイドのメンバーと密に連携しながら、データサイエンスを用いた効果検証、施策立案、機能設計など事業成長につながる意思決定を推進する役割を担っています。
また、事業やプロジェクトの状況によって、施策実行、機能開発、研究開発、事業全体のデータ利活用環境といったデータに関わる幅広い領域を担当しています。
新規ユーザーの獲得や既存顧客の投票最大化といったプロダクトの主要チームの一員として、データサイエンスの領域を牽引し、事業成長を加速させる主力データサイエンティストの役割を担当していただきます。

具体的な業務例1
新規ユーザー獲得の効率化と競技理解の促進。
当社のインターネット投票サービスは、「競輪を若者の新たなエンタメへ」を掲げ、新規ユーザーの獲得による市場拡大と事業成長を目指しています。
ユーザーの獲得効率や新規登録後の利用状況を分析・予測し、効果的な獲得戦略に貢献しています。
また、登録意向のあるユーザーの登録率を高めるため、登録導線の状態把握、課題発見、施策立案、A/Bテストの設計・実施を担当し事業改善に取り組んでいます。
他にも、競輪未経験の新規ユーザーがより競輪を楽しむための取り組みとして、的中確率の高いレースを予測し、提示する機能をリリースしました。
これによって、的中体験に加えて、競輪が持つチーム戦のような競技性の理解を促進され、継続利用につながりました。

具体的な業務例2
チェックイン施策のレバー決定支援。
2024年にチェックイン機能がリリースされました。
チェックイン機能は、チェックインキャンペーン対象のレースが開催されている競輪場に来訪することで利用でき、投票に使えるポイントが付与される機能です。

チェックイン機能による来場者目標の達成のためのポイント決定を支援するため、実施計画の検討やアンケート設計を通した来場予測を担当しています。
また、効率的な機能運用を実現するため、来場促進によるユーザー行動の変化や位置情報を用いた不正チェックインの判定・抑制にも取り組んでいます。

具体的な業務例3
競輪選手の体力計算ロジックの構築。
2024年にリリースされたサービスは、当社のインターネット投票サービスが競輪初心者に向けて競技理解の促進のために企画・開発したこれまでにない新たな映像体験です。
主導権を得るためにレース中の隊列がダイナミックに変化する点が競輪の魅力となっている一方で、初心者には状況がわかりづらくなっている課題感に対して、体力という観点に着目して競技理解の促進を目指しています。

この映像の実現のためには、競輪選手の体力がレース中にどのように変化していくかを計算する必要がありました。
このとき使うことができたデータは選手の位置情報のデータで、自転車競技に関する研究を調査し、選手同士の位置関係から個々の選手に働く空気抵抗を計算するロジックを中心とした体力計算ロジックを構築しました。
競輪以外へのスポーツへの展開を見据えた動きもあり、スポーツデータサイエンスの分野に継続的に取り組んでいます。

ヘルスケア領域におけるビッグデータ／リアルワールドデータ（レセプト、カルテ、健診データ）解析、データ解析に基づく疾病予測や疾病予防のためのモデリング等を行っていただきます。

《主な業務》
・臨床試験、臨床研究における統計解析業務
・遺伝子解析（Dry解析）
・生成AIを活用した製薬業界の業務効率化支援
・クライアント企業のデータ解析プロジェクトの提案およびマネジメント
・クライアントとの折衝、調整
・プロジェクトリーダーとしてのチームマネジメント
※将来的にプロジェクトリーダーとしてのご活躍も期待します！